論文の概要: Using GPT-4 to Augment Unbalanced Data for Automatic Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18365v3
• Date: Fri, 6 Sep 2024 03:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 20:53:23.512287
• Title: Using GPT-4 to Augment Unbalanced Data for Automatic Scoring
• Title（参考訳）: GPT-4を用いた自動スコーリングのためのアンバランスデータの拡張
• Authors: Luyang Fang, Gyeong-Geon Lee, Xiaoming Zhai,
• Abstract要約: 生成型大規模言語モデルである GPT-4 を利用した新しいテキストデータ拡張フレームワークを提案する。 我々は GPT-4 で応答を生成するプロンプトを作成した。 拡張データセットとオリジナルデータセットに基づいて自動スコアリングのためにDistillBERTを微調整した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5586073503694489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning-based automatic scoring faces challenges with unbalanced student responses across scoring categories. To address this, we introduce a novel text data augmentation framework leveraging GPT-4, a generative large language model, specifically tailored for unbalanced datasets in automatic scoring. Our experimental dataset comprised student written responses to four science items. We crafted prompts for GPT-4 to generate responses, especially for minority scoring classes, enhancing the data set. We then finetuned DistillBERT for automatic scoring based on the augmented and original datasets. Model performance was assessed using accuracy, precision, recall, and F1 metrics. Our findings revealed that incorporating GPT-4-augmented data remarkedly improved model performance, particularly for precision and F1 scores. Interestingly, the extent of improvement varied depending on the specific dataset and the proportion of augmented data used. Notably, we found that a varying amount of augmented data (20%-40%) was needed to obtain stable improvement for automatic scoring. Comparisons with models trained on additional student-written responses suggest that GPT-4 augmented models match those trained with student data. This research underscores the potential and effectiveness of data augmentation techniques utilizing generative large language models like GPT-4 in addressing unbalanced datasets within automated assessment.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく自動スコアリングは、スコアリングカテゴリ間で不均衡な学生反応を伴う課題に直面している。 そこで本稿では,GPT-4を利用した新たなテキストデータ拡張フレームワークを提案する。 実験データセットは,4つの科学項目に対する学生の回答から構成した。 我々は、GPT-4が応答を生成するプロンプト、特にマイノリティスコアリングクラスを作成し、データセットを強化した。 次に、拡張データセットとオリジナルデータセットに基づいて自動スコアリングのためにDistillBERTを微調整した。 モデル性能は精度、精度、リコール、F1メトリクスを用いて評価された。 以上の結果から, GPT-4を付加したデータの導入により, モデル性能, 特に精度, F1スコアが向上することが示唆された。 興味深いことに、改善の程度は特定のデータセットと使用される拡張データの割合によって異なる。 特に,自動スコアリングのための安定的な改善を得るためには,各種データ(20%～40%)が必要であった。 追加の学生による回答で訓練されたモデルと比較すると、GPT-4強化モデルは学生データで訓練されたモデルと一致することが示唆される。 本研究は,GPT-4のような生成的大言語モデルを用いて,自動評価における不均衡データセットに対処するデータ拡張手法の可能性と有効性を明らかにする。

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